在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，從日常溝通到尖端生產(chǎn)，無(wú)一不滲透著數(shù)字技術(shù)的力量。中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長(zhǎng)張亞勤指出，數(shù)字世界正以前所未有的速度與物理世界、生物世界融合，開(kāi)啟了無(wú)盡的前沿探索之門(mén)。他預(yù)言，人工智能（AI）將在未來(lái)五年內(nèi)驗(yàn)證新的科學(xué)公式或猜想，并在接下來(lái)的五年內(nèi)，或許能夠創(chuàng)造出人類(lèi)未曾設(shè)想的新理論。

張亞勤的職業(yè)生涯與無(wú)人駕駛技術(shù)的演進(jìn)緊密相連，從百度Apollo到清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院，他始終站在這一技術(shù)革命的最前沿。他認(rèn)為，無(wú)人駕駛不僅是中國(guó)實(shí)現(xiàn)“換道超車(chē)”的戰(zhàn)略機(jī)遇，更是人類(lèi)向智能社會(huì)邁進(jìn)的決定性一步。他透露，如果Waymo在美國(guó)、百度在武漢以及文遠(yuǎn)知行、小馬智行等企業(yè)的無(wú)人駕駛項(xiàng)目進(jìn)展順利，今年或許就能迎來(lái)無(wú)人駕駛領(lǐng)域的“ChatGPT時(shí)刻”。然而，要實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的規(guī)模化應(yīng)用，還需更長(zhǎng)時(shí)間的等待。

無(wú)人駕駛技術(shù)的安全性與成本效益正引發(fā)一場(chǎng)深刻的變革。張亞勤強(qiáng)調(diào)，AI是無(wú)人駕駛技術(shù)的核心，它解決了復(fù)雜城市環(huán)境中大規(guī)模無(wú)人駕駛的諸多挑戰(zhàn)。他引用Waymo和百度蘿卜快跑的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指出，無(wú)人車(chē)在復(fù)雜城市路況下的平均事故率僅為人類(lèi)駕駛的十四分之一，且隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這一差距有望進(jìn)一步擴(kuò)大。多模態(tài)傳感器與輕地圖導(dǎo)航技術(shù)的結(jié)合，為無(wú)人駕駛的安全性提供了有力支撐。

方舟投資公司（ARK Invest）發(fā)布的2025年度報(bào)告預(yù)測(cè)，到2030年，無(wú)人駕駛汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到10萬(wàn)億美元，全球無(wú)人駕駛汽車(chē)數(shù)量將達(dá)到約5000萬(wàn)輛，這將徹底改變物流和出行等行業(yè)，催生萬(wàn)億美元級(jí)別的新市場(chǎng)。張亞勤認(rèn)為，這一變革將重塑交通經(jīng)濟(jì)，降低出行成本，顛覆城市交通生態(tài)。

針對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)路徑的爭(zhēng)議，張亞勤主張實(shí)用主義優(yōu)先。他反對(duì)“純視覺(jué)派”的極端立場(chǎng)，認(rèn)為激光雷達(dá)、視覺(jué)與高精度地圖應(yīng)互補(bǔ)應(yīng)用。他特別肯定了中國(guó)企業(yè)在傳感器成本控制上的突破，如禾賽科技將激光雷達(dá)價(jià)格降至百美元級(jí)別。同時(shí)，他支持基于大模型的端到端自動(dòng)駕駛架構(gòu)，但強(qiáng)調(diào)需輔以規(guī)則兜底，以避免“算法黑箱”風(fēng)險(xiǎn)。

在無(wú)人駕駛技術(shù)的全球化進(jìn)程中，中國(guó)企業(yè)的表現(xiàn)尤為搶眼。北京亦莊全域開(kāi)放測(cè)試、武漢實(shí)現(xiàn)無(wú)人車(chē)商業(yè)化運(yùn)營(yíng)等舉措，彰顯了中國(guó)在無(wú)人駕駛技術(shù)和落地層面的全球領(lǐng)先地位。地平線、文遠(yuǎn)知行、小馬智行等企業(yè)成功上市，蘿卜快跑在武漢全域開(kāi)展無(wú)人駕駛商用，成為中國(guó)無(wú)人駕駛行業(yè)發(fā)展的里程碑。百度Apollo開(kāi)源平臺(tái)已吸引全球100多個(gè)國(guó)家的開(kāi)發(fā)者，成為中國(guó)對(duì)全球無(wú)人駕駛技術(shù)的系統(tǒng)性貢獻(xiàn)。

作為清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長(zhǎng)，張亞勤分享了研究院在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的獨(dú)特路徑。他強(qiáng)調(diào)，產(chǎn)業(yè)合作是研究院的重要組成部分，他們將無(wú)人駕駛和具身智能的仿真平臺(tái)和大模型應(yīng)用于智能駕駛領(lǐng)域，取得了快速進(jìn)展。他提到，生成式AI為無(wú)人駕駛帶來(lái)了三大突破：緩解訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、提升對(duì)極端場(chǎng)景的泛化能力、賦予車(chē)輛“常識(shí)推理”能力。然而，他坦言，完全解決無(wú)人駕駛領(lǐng)域的長(zhǎng)尾問(wèn)題仍需時(shí)日，機(jī)器對(duì)人性化駕駛的模仿仍是技術(shù)難點(diǎn)。

在談到AI與人類(lèi)大腦的區(qū)別時(shí)，張亞勤指出，人類(lèi)大腦經(jīng)過(guò)幾十萬(wàn)年的進(jìn)化，效率極高，而前沿大模型在參數(shù)規(guī)模、算力和能耗方面仍有巨大差距。他認(rèn)為，整個(gè)效率和架構(gòu)需要大幅度顛覆，才能實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的進(jìn)一步突破。